通常在发生灾难的情况下,社区可用的资源太少。一种新的算法可以分析个人的推文,更好地了解他们如何应对危机,为灾害管理决策提供新的方法。

“有时决策者预期帮助社区,可能通​​过经济预测,以及个人如何应对危机之间存在脱节。我们需要知道人们对事件的看法,以使社区在这些情况下更具弹性,” Benjamin Rachunok,博士 普渡大学工业工程学院的候选人。

通常,社会科学家通过调查来衡量个人对灾难或危机的反应。但是每个月有超过6000万美国人,这些谈话的大部分都是在Twitter上自然发生的。

Rachunok和Purdue的一个研究小组开发了一种算法,通过他们的推文捕捉个人对特定危机的反应,创造了他所谓的“指纹”,研究人员和政策制定者可以用它来更好地量化社区对该危机的看法。

“该算法将成为一个有用的工具,可以帮助从灾难中获得长期恢复,并知道在哪里优先考虑投资或关注,”Roshi Nateghi说,他是该工作的合着者,也是工业工程和环境与生态工程的助理教授。普渡大学。

发表在IEEE Access杂志上的这项工作表明,这些指纹可以描述出什么使社区能够适应一系列事件,如公共暴力,自然灾害甚至英国脱欧等政治危机。

“通过了解人们如何在社区的范围内进行交流,我们可以开始了解有助于社区适应力的新兴属性,”杰克逊贝内特说,他是该工作的合着者,也是普渡大学工业工程专业的学生。

该技术着眼于与事件相关的个人推文,并将其分解为社区复原力的类别,如研究人员所定义:生态,经济,制度,社会,基础设施和生活质量。该算法自动计算并生成指纹的热图,该热图是构成个人对事件的响应的类别的特定组合。

热图可以更容易地看出社区复原力的哪些方面在人们对某些危机的反应中最为明显,以及它们如何相互关联。例如,研究人员发现类似的事件有类似的指纹,即使它们发生在不同的社区,如飓风哈维和飓风伊尔玛,拉斯维加斯的射击和夏洛茨维尔骚乱。

研究人员计划扩展算法的实时工作能力,检查转发并自行检测主题,而不仅仅依赖于某些类别的社区弹性。算法代码也将公开发布。